HumanTracker：迈向全面且符合人类评价的动作跟踪基准
HumanTracker是一项用于评估人形机器人动作跟踪能力的基准，旨在让评估结果更符合人类对视频的感知。传统运动学指标通常计算逐帧姿态差异的平均值，却难以捕捉支撑不稳定、脚部滑动和落地时机错误等关键物理问题。该基准收集了来自多名专业表演者的约153小时光学动作轨迹，分为四类动作，并配有文本标签以支持细致诊断。研究人员还提出了HumanScore指标，该指标使用由1.2万组动作对、共2.4万个动作组成的数据进行训练。在多个具有代表性的先进跟踪器上进行测试时，HumanScore更能预测人类偏好，并揭示传统运动学指标经常遗漏的接触和稳定性问题。
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